材料研究者のための機械学習入門

 機械学習の基礎とガラス材料の組成開発への応用
 ExcelのインストールされたノートPCをご持参ください!


講師


滋賀大学 教育学系 教授 博士(工学) 徳田 陽明 氏

専門】 無機材料化学
略歴・活動など
 平成13年京都大学博士(工学)。日本学術振興会 特別研究員(玉尾COE)、
 科学技術振興事業団 研究員、京都大学化学研究所 助教、京都大学化学研究所 准教授を
 経て平成30年より滋賀大学教育学系教授。  
 ニューガラスフォーラム研究会主査、ニューセラミックス懇話会役員など。


受講料


49,500円(税込、資料付)


■ セミナー主催者からの会員登録をしていただいた場合、1名で申込の場合46,200円、
  2名同時申込の場合計49,500円(2人目無料:1名あたり24,750円)で受講できます。
  備考欄に「会員登録希望」と希望の案内方法【メールまたは郵送】を記入ください。
(セミナーのお申し込みと同時に会員登録をさせていただきますので、
  今回の受講料から会員価格を適用いたします。)


※ 会員登録とは
  ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。
  すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切掛かりません。
2019年10月1日以降に開催されるセミナーの受講料は、お申込みいただく時期に
  関わらず消費税が10%になります。


受講対象・レベル


 材料の研究に従事している方で、統計学やコンピュータ科学の非専門家が対象です。
 最近よく耳にする機械学習やAIなどを業務に導入できないかを検討している方なども
 対象になります。


必要な予備知識


 数学的な部分についてはできるだけ平易に解説しますが、高校数学で扱う内容について
ある程度知っているという位のレベルの方を対象とします。


習得できる知識


・機械学習とは何かについての基礎知識
・機械学習で用いられる数学の基礎
・実装方法の概略
・実際の材料への適用例


趣旨


 近年よく取り上げられる機械学習とは一体どういうものか、特に材料を開発する立場で
どのような利用ができるのかについて講演します。講演の中では、機械学習の数理についての
解説も含め、これから学ぼう・利用していこうとする方の参考になるように基礎から解説します。
 また、実際の適用例(ガラス材料の組成開発)についての紹介も行います。


プログラム


1.機械学習の基礎
 ・背景〜何に使えるのか?
 ・機械学習とは?
 ・材料開発における機械学習

2.少し専門的な説明(必要となる基礎知識を解説します)
 ・線形代数(Excelを用いた計算を含む)
 ・統計学の基礎
 ・データの取り扱い(言語やデータの前処理)

3.機械学習の基礎(演示を含みます)
 ・回帰分析
 ・カーネル法

4.実際の適用例
 ・ガラス材料について
 ・世界の研究動向
 ・光学ガラス開発の例

【質疑応答・名刺交換】